在Linux系统上安装PyTorch和torchvision是深度学习开发者常用的操作，特别是在处理计算机视觉任务时。PyTorch是一个开源的Python库，用于构建和训练神经网络，而torchvision则是PyTorch的一个扩展库，专注于计算机视觉应用，包括图像分类、目标检测和数据集处理。以下是一个详细的安装指南，针对torch1.8.0和torchvision0.9.0的版本。
确保你的Linux系统已经安装了Python3和pip，它们是安装PyTorch的前提条件。如果没有，可以通过以下命令安装：
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3-dev python3-pip
```
接下来，确保系统上安装了CUDA（如果你的GPU支持并需要加速计算）。你可以从NVIDIA官网下载适用于你系统的CUDA版本。如果不需要GPU支持或者你的硬件不兼容，可以跳过此步，PyTorch也支持CPU版本。
安装PyTorch时，你需要指定适当的Python版本、CUDA版本（如果适用）和操作系统。对于torch1.8.0，你可以使用以下命令：
```bash
pip3 install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
这里的`cu111`表示CUDA 11.1版本，如果你的CUDA版本不同，需要替换为对应的代码。如果不需要CUDA，可以去掉`+cu111`部分。
安装完成后，验证PyTorch和torchvision是否成功安装，可以在Python环境中运行：
```python
import torch
import torchvision
print(torch.__version__)
print(torchvision.__version__)
```
如果输出版本号与你期望的一致，说明安装成功。
在使用PyTorch进行深度学习时，torchvision库提供了许多预训练模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，以及广泛使用的数据集如CIFAR-10和ImageNet的加载工具。例如，加载CIFAR-10数据集：
```python
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])
cifar10_train = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
cifar10_test = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
```
此外，torchvision还提供了模型构建模块，如`nn.Sequential`，以及损失函数、优化器等，帮助用户快速搭建和训练模型。
安装PyTorch和torchvision是深度学习实践中必不可少的步骤。通过上述流程，你可以在Linux环境下顺利安装并开始使用这两个强大的库。记得根据自己的硬件配置选择合适的CUDA版本，如果在安装过程中遇到问题，查阅官方文档或在线社区通常都能找到解决方案。
torch1.8.0+torchvision0.9.0.zip （2个子文件） 
torch1.8.0+torchvision0.9.0 
vision-0.9.0.zip 7.13MB
torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl 276.75MB
